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貴州省行業(yè)大模型典型應(yīng)用案例之九 | 貴小智-金融行業(yè)垂直大模型

2025年11月08日 10:53:53來源：貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展管理局點擊量：36586

導讀伴隨DeepSeek、通義等開源生態(tài)的蓬勃發(fā)展，大模型逐漸從高門檻走向技術(shù)平權(quán)，讓貴州銀行看到實現(xiàn)產(chǎn)品服務(wù)與大模型深度融合的可能。

　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】新一代人工智能技術(shù)以大模型為核心，正深度融入千行百業(yè)，成為重塑行業(yè)格局的關(guān)鍵變量。其將顯著影響金融行業(yè)競爭態(tài)勢，為中小銀行提供科技自立自強、降本增效的戰(zhàn)略抓手，中國人民銀行、國家金融監(jiān)督管理總局等國家相關(guān)部門發(fā)布了一系列推動人工智能發(fā)展的文件，貴州省也制定印發(fā)《貴州省推動人工智能高質(zhì)量發(fā)展行動方案(2025—2027年)》，引導金融機構(gòu)積極穩(wěn)妥的運用大模型技術(shù)推動數(shù)智化轉(zhuǎn)型。伴隨DeepSeek、通義等開源生態(tài)的蓬勃發(fā)展，大模型逐漸從高門檻走向技術(shù)平權(quán)，讓貴州銀行看到實現(xiàn)產(chǎn)品服務(wù)與大模型深度融合的可能。貴州銀行于2025年初啟動“貴小智”大模型平臺建設(shè)，開展垂直大模型的應(yīng)用實踐，構(gòu)建了覆蓋算力、模型、平臺、應(yīng)用的大模型體系，致力于為各業(yè)務(wù)條線打造專屬全能助手。

　　解決方案

　　貴州銀行采取“認知提升-人才培育-筑牢基礎(chǔ)-數(shù)據(jù)支撐-場景創(chuàng)新-敏捷迭代”循環(huán)式建設(shè)路徑，推動大模型與業(yè)務(wù)深度協(xié)同。發(fā)布“貴小智”平臺，構(gòu)建“1個算力集群+1個模型庫+1個數(shù)據(jù)語料庫+1個應(yīng)用平臺+N個應(yīng)用場景”的全閉環(huán)能力體系。在風控、信貸、營銷、辦公等垂直場景重點突破，投產(chǎn)51個智能體，打造“一崗一助手，處處有專家”的金融智能體矩陣。

　　（一）筑牢基礎(chǔ)能力底座

　　1.算力集群建設(shè)：建成高性能算力集群及管理平臺，實現(xiàn)算力小數(shù)級分配與顯存兆級管理，顯著提升資源利用率，緩解算力瓶頸，確保寶貴算力最大化服務(wù)于業(yè)務(wù)創(chuàng)新，奠定堅實硬件基礎(chǔ)。

　　2.模型倉庫建設(shè)：部署DeepSeek-R1、通義千問等多模型，構(gòu)建包含11類大模型的“貴銀智庫”，通過意圖識別實現(xiàn)大模型與小模型動態(tài)協(xié)同，真正實現(xiàn)“模型即服務(wù)”。

　　3.應(yīng)用平臺建設(shè)：集成知識庫、智能體、提示詞、流程編排及模型適配能力，實現(xiàn)大模型應(yīng)用的統(tǒng)一管控和標準化輸出，構(gòu)建分層解耦的能力組件，支持統(tǒng)一管控與配置化開發(fā)，加速大模型創(chuàng)新。

　　4.語料庫建設(shè)：自主研發(fā)自動化知識向量工具，覆蓋“知識采集-切分-打標-評測-應(yīng)用”流程，構(gòu)建統(tǒng)一語料中心。利用RAG技術(shù)降低幻覺風險，向量召回正確率超93%，形成垂直大模型的訓練養(yǎng)料。

　　（二）加速業(yè)務(wù)場景建設(shè)

　　1.智能辦公：以自然語言交互重構(gòu)辦公流程，覆蓋會議、審批、問答、制度與寫作環(huán)節(jié)。制度查詢精準匹配率超93%；寫作端實現(xiàn)多介質(zhì)內(nèi)容提取與模板生成；會議場景結(jié)合大小模型能力，大幅減少材料整理時間。

　　2.智能風控：投產(chǎn)34個智能體，推動風控從“被動響應(yīng)”向“認知躍遷”轉(zhuǎn)型。企業(yè)經(jīng)營分析助力客戶經(jīng)理快速認知需求；風險歸因提供指數(shù)與圖譜分析；訴訟風險專項分析強化風險洞察；涉案分析基于交易流水識別風險賬戶，提升安全維度。

　　3.智能信貸：覆蓋貸前、貸中、貸后全流程，為小微、對公、個貸、評審、資保場景提供助手服務(wù)。報告自動生成填充率超60%，撰寫時間由一周縮短至30分鐘。

　　4.智能研發(fā)：融入需求、開發(fā)、測試、審核全流程。實現(xiàn)代碼補全、優(yōu)化、單測與修復，代碼采納率超30%，研發(fā)效率提升20%，單元測試覆蓋率達79%。

　　創(chuàng)新點

　　（一）多層解耦的組件化技術(shù)體系

　　解耦算力、數(shù)據(jù)、模型、平臺、服務(wù)與監(jiān)控環(huán)節(jié)，構(gòu)建可插拔標準化接口，實現(xiàn)靈活調(diào)度?；贙ubernetes優(yōu)化異構(gòu)算力管理，支持彈性伸縮與故障自愈，顯著提升利用率。“貴銀智庫”實現(xiàn)大小模型組件化，通過意圖識別動態(tài)調(diào)度慢思考、快思考、長文本及多模態(tài)模型。封裝功能模塊為可視化工作流節(jié)點，支持拖拽式端到端流水線構(gòu)建，降低開發(fā)門檻，加速創(chuàng)新。

　　（二）自動感知的全行共享知識體系

　　運用自動化切分、評測及更新感知工具，結(jié)合語義與向量模型，對全行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向量化處理，構(gòu)建統(tǒng)一知識中心。切分效率較人工提升20倍以上。采用多層嵌套索引策略優(yōu)化長文本索引，支持PDF、Excel、Word等多模態(tài)文檔自動解析。提供向量、全文、索引及圖譜召回機制，經(jīng)持續(xù)算法調(diào)優(yōu)，知識召回準確率超93%。

　　（三）安全可控的內(nèi)容檢查機制

　　針對模型幻覺、知識更新及惡意引導風險，設(shè)計雙層動態(tài)過濾系統(tǒng)。輸入階段利用正則匹配引擎與關(guān)鍵詞黑名單攔截高風險請求；輸出階段通過自定義腳本深度清洗及脫敏生成文本。該體系提供細粒度策略配置，在安全性與用戶體驗間實現(xiàn)動態(tài)平衡。

　　項目實施成效

　　（一）經(jīng)濟效益：“貴小智”深度賦能業(yè)務(wù)場景，顯著提升效能。信貸報告撰寫時間縮短至30分鐘；辦公端員工覆蓋率超95%，累計問答2.91萬次，生成文本23561.55萬字；分析助手日均使用量超500次；研發(fā)端代碼采納率超30%，效率提升20%，單元測試覆蓋率達79%。

　　（二）社會效益：作為金融垂直大模型的實踐，“貴小智”不僅實現(xiàn)技術(shù)賦能，更為金融行業(yè)提供可復制、可推廣的典范，把AI技術(shù)深度融入到服務(wù)貴州的金融體系中，履行“五篇大文章”建設(shè)筑牢數(shù)字根基。

　　（三）戰(zhàn)略效益：驅(qū)動辦公范式智能化、風險防控精準化、信貸流程精簡化、研發(fā)效率高效化，完成從技術(shù)突破到業(yè)務(wù)賦能的全面轉(zhuǎn)型，加速貴州銀行從數(shù)字化向數(shù)智化的戰(zhàn)略躍遷。

關(guān)鍵詞大模型金融行業(yè)

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